高精度有限体积格式在三维曲线坐标系下的应用

为了构造在光滑区具有较高分辨率并且可以无振荡捕捉激波的高精度有限体积格式,同时降低格式在模板选择上遇到的困难,基于逐维重构方法,发展了结构网格下的高精度有限体积格式,并将这一格式推广到三维曲线坐标系下,从而可以适应相对复杂外形下的计算。为充分验证格式的有效性,选取一系列典型算例进行计算:在等熵涡输运和二维喷管流动中验证了格式的精度可以达到设计精度;在双马赫反射问题中格式也表现出良好的捕捉激波的能力。数值计算表明,上述格式在曲线网格上具有较高的数值精度和鲁棒的激波捕捉能力,适用于流体力学方程的计算。     

热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷的红外定量识别

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到检测表面的相位分布,分析待检测参数对检测表面相位差的影响。以相位为识别条件,采用LM反演算法对热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷位置大小进行定量识别,并采用数值实验方法验证了基于相位的LM识别方法的有效性。     

碳纤维增强聚合物基复合材料频率选择表面的电磁传输特性

为了避免采用金属频率选择表面制备的天线罩中存在的热残余应力和弱黏接界面等问题,采用与聚合物基复合材料罩壁结构相容性好的碳纤维增强聚合物基复合材料制备频率选择表面,利用自由空间法对试样的电磁传输性能进行测试,并采用数值分析模型对碳纤维复合材料频率选择表面的电磁传输机制和电磁传输影响因子进行分析。结果表明:碳纤维复合材料频率选择表面具有频率选择功能,但谐振频率处的电磁传输损耗较大;通过改变复合材料频率选择表面的单元缝隙率、厚度、电导率以及介电常数可以实现对其电磁传输性能的调节。     

面向多核网络分组处理系统的线程亲和缓冲区管理机制

基于通用多核架构的网络分组处理系统性能受到诸如分组IO开销高、多核共享内存及进程调度竞争大、页表缓冲表项失效率高等问题的困扰。为此提出一种基于通用多核网络分组处理系统、面向高速分组转发应用的线程亲和缓冲区硬件管理机制,并在网络专用协处理引擎上实现。该机制采用无中断的线程亲和调度策略,将包含控制信息与缓冲区地址信息的描述符和分组数据按照分组处理的线程号链式地对应加载在多个地址连续的共享缓冲区中。基于通用多核和现场可编程门阵列平台进行报文转发测试,实验结果表明,采用线程亲和缓冲区管理机制能使平均报文转发处理性能提升12.4%,有效地降低IO开销和TLB表项失效率。     

剪切来流条件下的涡生振荡机理

将指数极坐标系建立在运动的圆柱上,推导了运动坐标中剪切来流条件下,涡生振荡的涡量-流函数守恒方程、其初始和边界条件、圆柱表面的水动力表达式、圆柱振荡方程。对圆柱从静止开始振荡到发展为稳定振荡状态进行了计算和讨论,描述了脱体涡街的发展过程、升阻力相图的连续变形和漂移、圆柱振荡和平衡位置的变化过程。研究了涡生振荡终态随剪切度K的变化。结果表明:剪切来流给流场加入了背景涡,使圆柱的上涡增强、下涡减弱,流场的对称性被破坏。随着剪切度K的增大,涡街的倾斜程度增大,压力曲线的漂移量增大,由此导致升力的绝对值增大,圆柱的振幅增大且平衡位置向圆柱下侧的漂移也增大。     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

导弹突防后弹道机动调整策略强化学习

针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10 000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

高能量强夯在处理湿陷性黄土地基和不良地质体工程中应用研究

结合某工程采用6 000 kN·m高能量强夯处理湿陷性黄土地基和人为采金遗留的不良地质体的工程实践,分析研究了高能量强夯的加固机理、施工工艺、有效加固深度、影响深度的计算方法及有关参数,探讨了该技术处理湿陷性黄土地基和不良地质体的优点与适用性等问题.